Ich entwickle seit über 20 Jahren Software – von Erweiterungen bestehender Fachanwendungen über Werkzeuge für die Produktionsplanung mit mathematischer Optimierung bis zu Web-Plattformen.
KI-Agenten sind heute Teil meiner Entwicklungsarbeit. Ich arbeite mit unterschiedlichen Werkzeugen und Modellen, organisiere Aufgaben über mehrere Agenten und prüfe laufend, welche Ansätze für welche Aufgabe zuverlässig und wirtschaftlich sind. Neue Entwicklungen übernehme ich, wenn sie sich in der Praxis bewähren.
Mein Antrieb sind Neugier und Wissensdrang: Ich will verstehen, was in der Praxis funktioniert, und baue mir dafür eigenes Know-how auf. Die vier Werkzeuge unten habe ich privat entwickelt und als Open Source veröffentlicht.
In einem großen C#-Projekt ist es schwer, eine Funktion und ihre Zusammenhänge schnell zu finden. AiNetCodeNavigator lässt KI-Assistenten gezielt nach Code, Aufrufen und Abhängigkeiten suchen. Es kann auch kompilierte .NET-Bibliotheken untersuchen.
Code und Details auf GitHub →Auch wenn ein Programm läuft und die Tests bestehen, lohnt sich ein genauer Blick auf seinen Aufbau. AiNetReview untersucht C#-Projekte und erstellt Hinweise auf mögliche Duplikate, komplexe Stellen oder fehlende Testbezüge. Ob etwas geändert werden sollte, entscheidet der Mensch.
Code und Details auf GitHub →Damit ein KI-Assistent bei SQL-Datenbanken helfen kann, muss er deren Aufbau kennen. SqlToAi gibt ihm gezielten Zugriff auf Tabellen und Abfragen. Zugriffsrechte und eine Anonymisierung von Textwerten helfen dabei, Daten zu schützen.
Code und Details auf GitHub →Große .NET-Projekte passen selten sinnvoll in einen KI-Chat. SourceToAI bereitet Quellcode und kompilierte .NET-Bibliotheken als gegliederte Textdateien auf. So lässt sich auswählen, welcher Teil des Projekts für eine Frage gebraucht wird.
Code und Details auf GitHub →